[강의 내용]
2일차 강의에서는 실제 데이터 분석을 위한 실습 환경 구축과 파이썬 기초 활용법을 학습했습니다. Anaconda를 활용해 가상환경을 생성하고, 프로젝트별로 독립적인 분석 환경을 관리하는 방법을 배웠습니다. 이를 통해 라이브러리 버전 충돌을 방지하고 보다 안정적으로 데이터를 분석할 수 있다는 점이 인상적이었습니다.
이후 JupyterLab을 설치하고, 직접 실행해 코드를 셀 단위로 작성·실행하는 실습도 진행했습니다. 실행 결과를 바로 확인하며 분석을 이어갈 수 있어 데이터 전처리나 테스트 과정에서 매우 효율적인 도구라는 것을 느꼈습니다. 터미널 명령어를 통해 환경을 제어하고 커널을 등록하는 과정도 흥미로웠습니다.
[느낀점]
1일차에 데이터 분석의 필요성을 배웠다면, 2일차에는 실제 분석을 위한 기반을 다지는 시간이었다고 생각합니다. 단순히 코드를 작성하는 것보다, 안정적인 환경을 구축하고 관리하는 능력이 실무에서 매우 중요하다는 점을 깨달았습니다.
특히 반도체 공정 데이터처럼 규모가 크고 다양한 라이브러리를 사용하는 환경에서는 오늘 배운 가상환경 구축이 필수적이라고 느꼈습니다. 앞으로 남은 강의에서는 오늘 만든 환경을 바탕으로 실제 데이터를 직접 다루며 실무형 데이터 분석 역량을 키워가고 싶습니다.
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